Прецизност наспрам апроксимације: разлика и поређење

Кључне Такеаваис

1. Прецизност се односи на тачне, тачне резултате са минималном грешком, апроксимација даје процењене резултате који су „довољно блиски“.
2. Прецизност захтева више пажње, времена и труда да би се неизвесност свела на минимум, апроксимација је бржа и лакша, али мање тачна.
3. Прецизност је потребна за осетљива мерења, апроксимација ради за опште процене у оквиру прихватљиве маргине.

Шта је Прецизност?

У различитим областима као што су статистика, машинско учење и инжењеринг, прецизност се односи на меру тачности или тачности мерења, прорачуна или процене. Обично се користи у контексту евалуације перформанси модела класификације.

У контексту бинарне класификације, прецизност се дефинише као број истинито позитивних резултата подељен збиром истинито позитивних и лажно позитивних резултата. Он квантификује удео тачно предвиђених позитивних случајева од укупног броја случајева који су предвиђени као позитивни.

Шта је апроксимација?

Апроксимација се односи на процес процене или приближавања вредности, количине или резултата који можда нису тачно познати. То укључује проналажење приближне вредности која је блиска правој вредности или унутар одређеног њеног опсега. Апроксимације се користе када је тачно израчунавање или мерење тешко, дуготрајно или непрактично.

Тачност апроксимације зависи од специфичне методе која се користи и претпоставки направљених током процеса. Неопходан ниво апроксимације ће варирати у зависности од апликације или проблема који је у питању, и од суштинског је значаја да се процени компромис између тачности и сложености или изводљивости рачунара.

Разлика између прецизности и апроксимације

1. Прецизност се првенствено односи на тачност и тачност мерења, прорачуна или процене. То укључује добијање тачног резултата или вредности без значајних грешака или варијација. С друге стране, апроксимација се односи на процес процене или приближавања вредности која можда није тачно позната. То укључује проналажење блиске или разумне вредности која је унутар одређеног опсега праве вредности.
2. Прецизност је концепт који се обично користи у различитим областима, као што су статистика, машинско учење и инжењеринг, за процену тачности модела или мерења. Фокусира се на тачност резултата. С друге стране, апроксимација је шири концепт који се користи у различитим доменима, укључујући математику, физику и свакодневни живот, кад год тачна вредност није лако доступна или практична за добијање.
3. Сврха прецизности је да процени тачност или исправност мерења или предвиђања модела. Користи се за квантификацију тачности позитивних предвиђања у поређењу са истинитим и лажно позитивним. Апроксимација, с друге стране, има за циљ да обезбеди процену или блиску апроксимацију вредности када је тачна вредност непозната или је тешко добити. Фокусира се на проналажење вредности која је унутар одређеног опсега праве вредности.
4. Прецизност се процењује помоћу математичких формула, као што је истински позитиван подељен збиром истинито позитивних и лажно позитивних резултата у бинарној класификацији. То је мера која се може измерити на основу специфичних критеријума. Апроксимација, с друге стране, укључује различите методе и технике у зависности од контекста, као што су заокруживање, скраћивање, интерполација или нумеричке методе. Ове методе дају апроксимацију вредности на основу специфичних претпоставки или поједностављења.
5. Прецизност се обично користи у процени перформанси класификационих модела, процени тачности мерења или експеримената, или утврђивању исправности прорачуна. То је посебно важно у ситуацијама када лажне позитивне резултате треба свести на минимум. Апроксимација, с друге стране, налази примену у широком спектру сценарија где је тешко добити тачне вредности, као што су нумерички прорачуни, научно моделирање, анализа података, или чак свакодневне ситуације као што су процена удаљености или количина.

Поређење прецизности и апроксимације

Параметри поређења	Прецизност	Приближавање
Фокус	Тачност и тачност резултата	Процена или приближавање вредности
Намена	Процените тачност мерења/модела	Наведите процену када је тачна вредност непозната или непрактична
Процена	Мере које се могу мерити на основу специфичних критеријума	Различите методе и технике засноване на контексту
апликација	Оцена учинка, мерења, прорачуни	Нумерички прорачуни, моделирање, анализа података
kriterijumi	Минимизирајте лажне позитивне, максимизирајте истините позитивне	Блиска апроксимација унутар одређеног опсега

Референце

1. https://www.aanda.org/articles/aa/abs/2020/03/aa37202-19/aa37202-19.html
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5363547/

Последње ажурирање: 25. новембар 2023